第二十四篇:Python 进阶-NLP 实战
第二十四篇:Python 进阶-NLP 实战
1. 文本分类任务
使用机器学习算法(如朴素贝叶斯)进行文本分类
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法,在文本分类任务中表现出色,因其简单高效。以下以 scikit-learn
库中的 MultinomialNB
(适用于文本分类的朴素贝叶斯变体)为例进行文本分类。
数据准备
首先,需要准备文本数据并进行预处理。假设我们有一个简单的文本分类数据集,包含文本及其对应的类别标签。
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split